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今天,探讨一个有趣的话题:MySQL单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说2000年万行,也有人说500年万行。那么,你觉得这个数值多少才合适呢?
曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL单表数据量大于2000年万行,性能会明显下降。事实上,这个传闻据说最早起源于百度。具体情况大概是这样的,当年的DBA测试MySQL性能时发现,当单表的量在2000年万行量级的时候,SQL操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来,然后又据说百度的工程师流动到业界的其它公司,也带去了这个信息,所以,就在业界流传开这么一个说法。
再后来,阿里巴巴《Java开发手册》提出单表行数超过500年万行或者单表容量超过2 gb,才推荐进行分库分表。对此,有阿里的黄金铁律支撑,所以,很多人设计大数据存储时,多会以此为标准,进行分表操作。
那么,你觉得这个数值多少才合适呢?为什么不万是300行,或者是万800行,而500年是万行吗?也许你会说这个可能就是阿里的最佳实战的数值吧?那么,问题又来了,这个数值是如何评估出来的呢?稍等片刻,请你小小思考一会儿。
事实上,这个数值和实际记录的条数无关,而与MySQL的配置以及机器的硬件有关。因为,MySQL为了提高性能,会将表的索引装载到内存中.InnoDB缓冲区大小足够的情况下,其能完成全加载进内存,查询不会有问题。但是,当单表数据库到达某个量级的上限时,导致内存无法存储其索引,使得之后的SQL查询会产生磁盘IO,从而导致性能下降。当然,这个还有具体的表结构的设计有关,最终导致的问题都是内存限制。这里,增加硬件配置,可能会带来立竿见影的性能提升哈。
那么,我对于分库分表的观点是,需要结合实际需求,不宜过度设计,在项目一开始不采用分库与分表设计,而是随着业务的增长,在无法继续优化的情况下,再考虑分库与分表提高系统的性能。对此,阿里巴巴《Java开发手册》补充到:如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别,请不要在创建表时就分库分表。那么,回到一开始的问题,你觉得这个数值多少才合适呢?我的建议是,根据自身的机器的情况综合评估,如果心里没有标准,那么暂时以500年万行作为一个统一的标准,相对而言算是一个比较折中的数值。
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